X-CUBE-AI是STM32Cube.AI生态系统的STM32Cube扩展包部分,能够自动转换预训练人工智能算法(包括神经网络和经典机器学习模型),并将生成的优化库集成到用用户项目中,以此来扩展STM32CubeMX功能。在STM32CubeMX工具(版本5.4或更新的版本)进行下载即可使用,如面向人工智能(AI) (UM2526)的X-CUBE-A
for (int idx=0; idx < AI_MPU6050_AI_IN_NUM; idx++) { data_ins[idx] = ai_input[idx].data; } #else for (int idx=0; idx < AI_MPU6050_AI_IN_NUM; idx++) { ai_input[idx].data = data_ins[idx]; } #endif #if defined(AI_MPU6050_AI_OUTPUTS_IN_ACTIVATIONS) /* In the cas...
X-CUBE-AI - STM32CubeMX向け組込みAI開発用ソフトウェア拡張パッケージ, X-CUBE-AI-Mac, X-CUBE-AI-MacArm, X-CUBE-AI-Win, X-CUBE-AI-Linux, STMicroelectronics
X-Cube.AI支持多种流行的神经网络框架，包括TensorFlow、Keras和PyTorch。开发者可以使用这些框架训练模型，...
X-CUBE-AI:8.1.0 STM32CUBEMX:6.7.0 基于CUBEMX导出模型 首先需要再软件包选中X-CUBE-AI: 导入模型进行转换,这里选择STM32Cube.AI Runtime 在底部有RAM与ROM的开销占用: 基于STM32实现模型推理 STM32提供了相关了文档,可以到pack包安装的地方查看这篇文章,我的安装路径如下,每个人的电脑都不一样 ...
摘要:为什么可以在STM上面跑人工智能?简而言之就是使用STM32CubeMX中的X-Cube-AI扩展包将当前比较热门的AI框架进行C代码的转化,以支持在嵌入式设备上使用,目前使用X-Cube-AI需要在STM32CubeMX版本5.0以上,支…
NanoEdge AI Studio：面向STM32 MCU的自动化机器学习工具；STM32Cube.AI：适用于STM32 MCU的AI模型优化器；STM32Cube.AI开发者云平台，可创建、优化和生成适用于STM32微控制器的人工智能，以及进行基准测试；X-LINUX-AI，STM32 MPU上面向OpenSTLinux的完整AI框架，可简化基于OpenSTLinux的项目中经训练的AI模型的...
现在,我们准备将模型部署到MCU。我们使用STM32Cube.AI 的命令行模式将模型转换为经过优化的C代码。我们运用以下命令执行模型转换。 stm32ai generate -m random_forest.onnx 如果转换成功,我们将看到以下消息。 在stm32ai_output文件夹中,我们将看到有以下文件生成。其中,network.c/.h包含关于模型拓扑的一些信息,而...
X-CUBE-AI是STM32生态系统中的AI扩展包。可自动转换预训练的人工智能模型,并在用户项目中生成STM32优化库。 最新版的X-CUBE-AI v7.1.0在以下方面进行了三大更新: • 支持入门级STM32 MCU • 支持最新的AI训练框架 • 改善用户体验和性能调节。
Cube.AI不仅仅是一个转换工具,它里面有非常多、非常好的优化功能,能够让代码量非常小,使其能够更优化的部署在STM32上。据丁晓磊介绍,Cube.AI,能够支持所有主流的AI框架,比如TensorFlow Lite、Carrots、Pytorch、ONNX等,还有一些Machine Learning算法。 Cube.AI工具有两个版本:一个是STM32Cube.AI,是原本的PC版本,...